Mehr Licht im Schatten? Neuere Ergebnisse über die Schattenwirtschaft
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Friedrich Schneider
Friedrich Schneider (geb. 1949) ist Emeritus der Johannes Kepler Universität Linz, wo er von 1986 bis 2017 Professor am Institut für Volkswirtschaftslehre war, von 1996 bis 2007 zudem Vizerektor für Außenbeziehungen. Der gebürtige Deutsche lehrte daneben auch an vielen Universitäten in Europa, Amerika und Australien. In der Forschung befasst er sich mit der ökonomischen Theorie der Politik, der Finanzwissenschaft, der Wirtschafts-, Umwelt- und Agrarpolitik; seine thematischen Schwerpunkte sind Schattenwirtschaft, Steuerhinterziehung, organisierte Kriminalität, Finanzierung des Terrorismus und bedingungsloses Grundeinkommen.
Zusammenfassung
In diesem Überblicksartikel schätzt Friedrich Schneider mit Hilfe des MIMIC-Ansatzes („Multiple Indicators Multiple Causes“) Größe und Entwicklung der Schattenwirtschaft für 157 Länder in den Jahren 1991–2017 und stellt zugleich die einschlägige Literatur vor. Die OECD-Länder haben mit Werten unter 20 Prozent des offiziellen BIP die kleinste Schattenwirtschaft; die Länder in Lateinamerika und Subsahara-Afrika mit durchschnittlich fast 38 beziehungsweise 39 Prozent die größte. Der Durchschnitt über alle Länder liegt bei 30,9 Prozent. Die Schattenwirtschaft schrumpft dabei über die Zeit. Der durchschnittliche Rückgang beträgt 6,8 Prozentpunkte. Besonders groß ist die Schattenwirtschaft in Ländern wie Bolivien (Georgien) mit 62,9 (61,7) Prozent des BIP; besonders klein ist sie in Ländern wie der Schweiz (den Vereinigten Staaten) mit durchschnittlich 6,4 (7,6) Prozent. Zur Überprüfung der Robustheit werden die MIMIC-Ergebnisse mit denen des Diskrepanz-Ansatzes für 23 Länder verglichen. Für die meisten Länder zeigen sich stabile, ähnliche Ergebnisse. Abschließend wird die Interaktion der Schattenwirtschaft mit der offiziellen Wirtschaft untersucht. Erste Ergebnisse für Pakistan 1976–2015 zeigen kurzfristig einen negativen und langfristig einen positiven Effekt der Schattenwirtschaft auf das BIP.
Über den Autor / die Autorin
Friedrich Schneider (geb. 1949) ist Emeritus der Johannes Kepler Universität Linz, wo er von 1986 bis 2017 Professor am Institut für Volkswirtschaftslehre war, von 1996 bis 2007 zudem Vizerektor für Außenbeziehungen. Der gebürtige Deutsche lehrte daneben auch an vielen Universitäten in Europa, Amerika und Australien. In der Forschung befasst er sich mit der ökonomischen Theorie der Politik, der Finanzwissenschaft, der Wirtschafts-, Umwelt- und Agrarpolitik; seine thematischen Schwerpunkte sind Schattenwirtschaft, Steuerhinterziehung, organisierte Kriminalität, Finanzierung des Terrorismus und bedingungsloses Grundeinkommen.
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Anhang 1: Das Problem der „Doppelzählung“
Ein großes Problem mit Makro-Ansätzen wie MIMIC oder CDA („Currency Demand Approach“) besteht darin, dass die Ursachen (wie Abgabenlast, Arbeitslosigkeit, Regulierung und Einkommenssituation) für eine Tätigkeit in der Schattenwirtschaft nicht zwingend sind: Sie können Menschen auch veranlassen, diese Tätigkeiten im „Do-it-yourself“ durchzuführen oder Freunde und Nachbarn aufzufordern, ihnen zu helfen. Aus diesem Grund ist es sehr wahrscheinlich, dass Do-it-yourself-Aktivitäten, Nachbarschaftshilfe und legal gekauftes Material in den Schätzungen der Schattenwirtschaft bei Verwendung der Makro-Ansätze enthalten sind. Dies bedeutet, dass eine „überhöhte“ Schattenwirtschaft geschätzt wird. [24]
In Tabelle A1 wird eine Aufspaltung der verschiedenen Schattenwirtschaftsaktivitäten und der damit verbundenen Tätigkeiten für die Länder Estland und Deutschland vorgenommen. In Zeile (1) sind die Makro-MIMIC-Schätzungen aufgeführt: 24,94 Prozent für Estland und 9,37 Prozent für Deutschland (jeweils Durchschnittswert für 2009 bis 2015). Diese Werte stellen somit die „überhöhte“ beziehungsweise die totale Schattenwirtschaftsschätzung dar. Von den Werten in Zeile (1) werden das in der offiziellen Wirtschaft gekaufte Material für Schattenwirtschaft, die Do-it-yourself-Aktivitäten (Zeile 2) und die Nachbarschaftshilfe (Zeile 4) abgezogen; ebenso wie illegale oder kriminelle Aktivitäten wie Schmuggel oder Prostitution (Zeile 3). Nach Abzug der Zeilen (2) bis (4) erhält man in Zeile (6) die korrigierte (bereinigte) Größe der Schattenwirtschaft, die etwa zwei Drittel der Makrogröße der Schattenwirtschaft ausmacht: 65 Prozent für Estland und 64,2 Prozent für Deutschland.
Dieser Korrekturfaktor wird verwendet, um eine angepasste Größe der Schattenwirtschaft mit dem MIMIC-Ansatz zu berechnen. Die Ergebnisse beider Berechnungen für 31 europäische Länder für 2017 sind in Abbildung A1 dargestellt. Die bereinigten Schattenwirtschaftswerte sind logischerweise erheblich kleiner; und dies könnte ein plausiblerer Wert der tatsächlichen Größe der Schattenwirtschaft bei Verwendung einer Makro-Methode sein.
Aufspaltung der Schattenwirtschaftsaktivitäten in Estland und Deutschland (in Prozent, 2009–2015, Durchschnitt)
|
Zeilen
Nr. |
Arten von Aktivitäten in der Schattenwirtschaft (grobe Schätzungen!) | Estland | Deutschland | ||
| Größe in Prozent des offiziellen BIP-Durchschnitts | Anteil der Schatten-wirtschaft insgesamt | Größe in Prozent des offiziellen BIP-Durchschnitts | Anteil der Schatten-wirtschaft insgesamt | ||
| 1 | Gesamte Schattenwirtschaft (geschätzt mit MIMIC und kalibriert mit dem CDA-Ansatz) | 24,94 | 100 | 9,37 | 100 |
| 2 | Legal gekauftes Material für Schattenwirtschaft und DIY-Aktivitäten | 5,24 | 21 | 1,79 | 19,1 |
| 3 | Illegale kriminelle Aktivitäten (Schmuggel etc.) | 1,75 | 7 | 0,69 | 7,4 |
| 4 | Do-it-yourself-Aktivitäten und Hilfe der Nachbarn1) | 1,75 | 7 | 0,86 | 9,2 |
| 5 | Summe aus (2), (3) und (4) | 8,73 | 35 | 3,35 | 35,7 |
| 6 | „Korrigierte“ Schattenwirtschaft, legale Aktivitäten (Zeile (1) minus Zeile (5)) | 16,21 | 65 | 6,02 | 64,2 |
Anmerkung: 1) ohne legal gekauftes Material, das in (2) enthalten istQuelle: Eigene Berechnungen nach Enste und Schneider 2006 sowie Feld und Schneider 2016
Größe der Schattenwirtschaft von 31 europäischen Ländern 2017 (in Prozent des BIP): Makro-Werte und bereinigte MIMIC-WerteQuelle: Medina und Schneider 2019
Anhang 2
Übersichtsstatistik über die Schattenwirtschaft von 157 Ländern (1991–2017)
| Land | ISO | Durchschnitt | Standard-abweichung | Median | Min. | Max. |
| Ägypten | EGY | 33,8 | 2,8 | 35,1 | 29,9 | 37,6 |
| Albanien | ALB | 32,4 | 4,6 | 32,4 | 27,0 | 42,1 |
| Algerien | DZA | 32,3 | 3,7 | 32,7 | 25,5 | 37,9 |
| Angola | AGO | 44,5 | 5,9 | 45,5 | 35,2 | 52,7 |
| Äquatorialguinea | GNQ | 31,6 | 3,8 | 32,8 | 23,9 | 36,2 |
| Argentinien | ARG | 24,8 | 2,0 | 25,0 | 20,9 | 28,5 |
| Armenien | ARM | 42,2 | 4,3 | 43,2 | 34,5 | 48,7 |
| Aserbaidschan | AZE | 53,4 | 6,7 | 54,6 | 42,4 | 64,9 |
| Äthiopien | ETH | 34,5 | 4,2 | 35,6 | 26,9 | 40,3 |
| Australien | AUS | 12,2 | 1,6 | 12,2 | 9,4 | 15,2 |
| Bahamas | BHS | 28,5 | 3,0 | 27,8 | 24,6 | 34,2 |
| Bahrain | BHR | 17,3 | 2,3 | 16,9 | 13,9 | 20,3 |
| Bangladesch | BGD | 33,1 | 3,6 | 35,0 | 25,9 | 36,9 |
| Belarus | BLR | 43,9 | 6,3 | 46,6 | 33,1 | 52,9 |
| Belgien | BEL | 18,4 | 1,8 | 18,3 | 15,5 | 20,9 |
| Belize | BLZ | 46,2 | 4,4 | 45,0 | 41,0 | 56,9 |
| Benin | BEN | 49,4 | 4,0 | 50,0 | 40,0 | 56,2 |
| Bhutan | BTN | 25,6 | 3,3 | 26,5 | 19,0 | 29,6 |
| Bolivien | BOL | 62,9 | 6,3 | 65,1 | 50,7 | 70,5 |
| Bosnien & Herzegowina | BIH | 32,4 | 2,9 | 31,9 | 26,9 | 39,5 |
| Botswana | BWA | 29,8 | 4,4 | 29,1 | 22,6 | 35,3 |
| Brasilien | BRA | 36,7 | 4,3 | 38,5 | 28,2 | 41,5 |
| Brunei Darussalam | BRN | 28,8 | 3,3 | 30,1 | 21,5 | 32,9 |
| Bulgarien | BGR | 29,9 | 4,5 | 30,8 | 22,9 | 35,3 |
| Burkina Faso | BFA | 37,4 | 4,6 | 38,1 | 29,3 | 43,6 |
| Burundi | BDI | 37,0 | 2,5 | 36,6 | 32,7 | 41,5 |
| Chile | CHL | 17,1 | 1,8 | 17,2 | 14,1 | 19,3 |
| China | CHN | 13,9 | 1,8 | 14,1 | 11,0 | 16,5 |
| Costa Rica | CRI | 23,5 | 1,2 | 23,7 | 21,2 | 26,0 |
| Dänemark | DNK | 13,4 | 1,5 | 13,3 | 10,9 | 15,8 |
| Deutschland | DEU | 11,4 | 1,5 | 11,2 | 8,7 | 13,3 |
| Dominikanische Rep. | DOM | 31,1 | 1,9 | 31,7 | 27,5 | 34,7 |
| Ecuador | ECU | 33,6 | 2,7 | 34,1 | 29,2 | 37,5 |
| El Salvador | SLV | 44,2 | 3,7 | 44,6 | 38,6 | 51,3 |
| Elfenbeinküste | CIV | 38,5 | 4,0 | 39,3 | 31,7 | 44,1 |
| Estland | EST | 24,1 | 3,3 | 23,7 | 19,3 | 29,1 |
| Eswatini | SWZ | 40,6 | 2,9 | 40,5 | 35,2 | 44,9 |
| Fidschi | FJI | 29,7 | 3,4 | 30,0 | 23,4 | 35,2 |
| Finnland | FIN | 12,1 | 1,4 | 11,5 | 9,7 | 14,7 |
| Frankreich | FRA | 12,9 | 1,4 | 12,6 | 10,1 | 15,3 |
| Gabun | GAB | 51,2 | 4,1 | 51,8 | 42,3 | 57,8 |
| Gambia | GMB | 45,0 | 1,8 | 45,1 | 41,6 | 48,9 |
| Georgien | GEO | 61,7 | 6,1 | 62,8 | 50,4 | 69,1 |
| Ghana | GHA | 41,0 | 5,2 | 42,5 | 31,8 | 48,3 |
| Griechenland | GRC | 24,9 | 2,1 | 25,3 | 19,7 | 27,7 |
| Guatemala | GTM | 50,3 | 4,1 | 50,5 | 42,0 | 56,2 |
| Guinea | GIN | 36,1 | 2,7 | 37,5 | 30,7 | 40,0 |
| Guinea-Bissau | GNB | 34,8 | 4,0 | 36,8 | 26,9 | 40,2 |
| Guyana | GUY | 30,3 | 3,2 | 31,5 | 24,5 | 34,8 |
| Haiti | HTI | 53,8 | 4,8 | 54,7 | 46,7 | 62,7 |
| Honduras | HND | 47,5 | 3,2 | 47,8 | 41,0 | 52,8 |
| Hongkong | HKG | 15,0 | 1,7 | 15,4 | 11,8 | 17,1 |
| Indien | IND | 23,6 | 3,2 | 24,0 | 18,5 | 27,8 |
| Indonesien | IDN | 23,7 | 1,9 | 24,0 | 20,5 | 26,9 |
| Iran | IRN | 17,1 | 2,3 | 17,0 | 13,2 | 20,5 |
| Irland | IRL | 12,8 | 1,8 | 12,6 | 9,5 | 15,7 |
| Island | ISL | 13,4 | 1,3 | 13,9 | 10,8 | 15,0 |
| Israel | ISR | 21,4 | 2,8 | 21,9 | 17,0 | 25,9 |
| Italien | ITA | 21,8 | 2,2 | 21,2 | 18,1 | 26,2 |
| Jamaika | JAM | 34,4 | 2,3 | 34,5 | 29,9 | 38,8 |
| Japan | JPN | 11,3 | 1,0 | 11,5 | 9,2 | 13,0 |
| Jemen | YEM | 26,2 | 2,9 | 26,6 | 21,5 | 31,1 |
| Jordanien | JOR | 17,3 | 2,2 | 17,7 | 14,1 | 19,9 |
| Kambodscha | KHM | 49,4 | 4,4 | 49,6 | 40,1 | 57,9 |
| Kamerun | CMR | 30,9 | 2,8 | 31,1 | 26,4 | 35,0 |
| Kanada | CAN | 13,3 | 1,6 | 13,2 | 11,1 | 16,6 |
| Kap Verde | CPV | 33,3 | 5,1 | 34,9 | 26,1 | 41,3 |
| Kasachstan | KAZ | 40,0 | 4,8 | 41,6 | 31,1 | 45,9 |
| Katar | QAT | 17,8 | 2,8 | 17,8 | 13,1 | 22,0 |
| Kenia | KEN | 31,9 | 3,6 | 33,3 | 24,4 | 36,3 |
| Kirgisistan | KGZ | 36,0 | 4,6 | 37,7 | 28,0 | 41,2 |
| Kolumbien | COL | 33,5 | 4,8 | 36,1 | 25,2 | 40,1 |
| Komoren | COM | 32,7 | 4,4 | 33,4 | 25,6 | 39,6 |
| Kongo, Dem. Rep. | COD | 49,7 | 4,8 | 49,0 | 41,7 | 56,5 |
| Kongo, Rep. | COG | 45,9 | 6,2 | 46,5 | 35,1 | 56,4 |
| Korea, Rep. | KOR | 26,0 | 2,4 | 26,4 | 21,8 | 29,4 |
| Kroatien | HRV | 27,5 | 3,9 | 26,6 | 21,6 | 34,4 |
| Kuwait | KWT | 18,6 | 2,2 | 19,2 | 14,5 | 22,5 |
| Laos | LAO | 29,7 | 3,0 | 30,7 | 23,7 | 33,8 |
| Lesotho | LSO | 29,6 | 1,9 | 29,9 | 25,9 | 32,2 |
| Lettland | LVA | 22,5 | 3,4 | 22,5 | 17,9 | 27,8 |
| Libanon | LBN | 32,0 | 3,4 | 32,5 | 27,1 | 37,2 |
| Liberia | LBR | 41,8 | 2,6 | 41,5 | 38,2 | 47,0 |
| Libyen | LBY | 34,2 | 4,6 | 36,3 | 22,5 | 39,4 |
| Litauen | LTU | 25,7 | 4,1 | 25,3 | 19,7 | 31,6 |
| Luxemburg | LUX | 9,6 | 1,0 | 9,8 | 7,9 | 10,9 |
| Madagaskar | MDG | 39,1 | 1,7 | 39,2 | 34,5 | 42,4 |
| Malawi | MWI | 35,8 | 3,4 | 34,9 | 29,7 | 43,4 |
| Malaysia | MYS | 31,0 | 2,7 | 31,1 | 26,9 | 37,2 |
| Malediven | MDV | 28,6 | 2,4 | 29,6 | 24,9 | 32,1 |
| Mali | MLI | 37,3 | 3,6 | 37,9 | 32,2 | 44,6 |
| Malta | MLT | 25,7 | 3,2 | 26,9 | 18,6 | 30,3 |
| Marokko | MAR | 33,6 | 3,4 | 34,3 | 28,3 | 38,8 |
| Mauretanien | MRT | 32,8 | 3,3 | 32,9 | 27,2 | 38,2 |
| Mauritius | MUS | 21,6 | 1,9 | 22,1 | 17,8 | 24,3 |
| Mexiko | MEX | 30,5 | 2,7 | 30,1 | 26,6 | 35,8 |
| Moldau, Rep. | MDA | 41,5 | 4,2 | 41,8 | 34,7 | 48,7 |
| Mongolei | MNG | 17,2 | 1,9 | 17,5 | 14,0 | 20,8 |
| Mosambik | MOZ | 38,0 | 4,2 | 39,2 | 30,0 | 46,4 |
| Myanmar | MMR | 47,0 | 4,7 | 48,4 | 36,4 | 52,7 |
| Namibia | NAM | 27,9 | 3,4 | 28,5 | 22,9 | 32,1 |
| Nepal | NPL | 36,4 | 2,4 | 36,8 | 31,1 | 40,8 |
| Neuseeland | NZL | 11,2 | 0,9 | 11,3 | 9,5 | 13,2 |
| Nicaragua | NIC | 42,0 | 4,9 | 43,0 | 33,8 | 50,8 |
| Niederlande | NLD | 9,9 | 1,0 | 9,8 | 8,4 | 11,5 |
| Niger | NER | 39,1 | 3,2 | 40,1 | 33,4 | 43,7 |
| Nigeria | NGA | 56,8 | 4,4 | 57,8 | 47,6 | 64,0 |
| Norwegen | NOR | 12,6 | 1,5 | 12,7 | 9,4 | 14,8 |
| Oman | OMN | 17,7 | 2,6 | 18,4 | 12,6 | 20,7 |
| Österreich | AUT | 7,9 | 0,9 | 7,8 | 6,4 | 9,1 |
| Pakistan | PAK | 34,2 | 2,7 | 34,3 | 30,1 | 39,3 |
| Papua-Neuguinea | PNG | 34,0 | 3,6 | 35,6 | 27,8 | 39,3 |
| Paraguay | PRY | 35,2 | 2,9 | 35,6 | 30,7 | 39,8 |
| Peru | PER | 53,5 | 5,8 | 56,6 | 43,6 | 60,0 |
| Philippinen | PHL | 40,8 | 3,7 | 41,0 | 34,9 | 45,8 |
| Polen | POL | 24,4 | 3,5 | 25,3 | 19,4 | 29,9 |
| Portugal | PRT | 19,7 | 2,0 | 20,0 | 16,1 | 22,5 |
| Ruanda | RWA | 34,8 | 4,4 | 36,5 | 27,7 | 40,7 |
| Rumänien | ROU | 28,9 | 3,7 | 30,1 | 23,0 | 34,4 |
| Russische Föderation | RUS | 39,6 | 4,2 | 40,4 | 32,5 | 46,3 |
| Salomonen | SLB | 30,7 | 3,8 | 30,8 | 24,5 | 36,1 |
| Sambia | ZMB | 45,4 | 6,4 | 48,6 | 32,5 | 55,7 |
| Saudi-Arabien | SAU | 16,3 | 2,3 | 16,8 | 12,2 | 19,4 |
| Schweden | SWE | 11,9 | 1,7 | 11,5 | 9,5 | 15,2 |
| Schweiz | CHE | 6,4 | 0,9 | 6,6 | 5,1 | 7,6 |
| Senegal | SEN | 42,1 | 3,0 | 43,2 | 36,8 | 46,3 |
| Sierra Leone | SLE | 40,7 | 5,3 | 42,7 | 28,4 | 48,6 |
| Simbabwe | ZWE | 53,9 | 4,7 | 54,0 | 46,0 | 60,1 |
| Singapur | SGP | 11,7 | 1,4 | 11,8 | 9,4 | 13,9 |
| Slowakische Rep. | SVK | 15,8 | 2,4 | 15,3 | 12,6 | 19,8 |
| Slowenien | SVN | 23,0 | 2,7 | 23,1 | 18,3 | 27,9 |
| Spanien | ESP | 22,2 | 2,1 | 21,4 | 18,6 | 26,4 |
| Sri Lanka | LKA | 43,9 | 4,2 | 45,9 | 35,5 | 48,9 |
| Südafrika | ZAF | 26,8 | 2,7 | 27,3 | 21,9 | 30,4 |
| Surinam | SUR | 37,8 | 4,6 | 38,5 | 30,3 | 45,0 |
| Syrien | SYR | 19,3 | 1,2 | 19,3 | 16,1 | 21,7 |
| Tadschikistan | TJK | 41,2 | 4,0 | 41,6 | 34,0 | 47,8 |
| Taiwan | TWN | 29,8 | 4,8 | 28,7 | 22,8 | 37,8 |
| Tansania | TZA | 56,0 | 6,3 | 57,7 | 45,4 | 67,0 |
| Thailand | THA | 49,6 | 4,2 | 50,2 | 41,9 | 55,4 |
| Togo | TGO | 33,4 | 3,0 | 33,8 | 28,7 | 39,3 |
| Trinidad & Tobago | TTO | 34,1 | 3,8 | 33,0 | 28,9 | 40,4 |
| Tschad | TCD | 41,7 | 4,5 | 40,8 | 34,4 | 47,4 |
| Tschechische Rep. | CZE | 15,0 | 2,3 | 15,9 | 11,7 | 18,6 |
| Tunesien | TUN | 34,7 | 3,8 | 35,6 | 26,4 | 40,0 |
| Türkei | TUR | 30,4 | 2,9 | 30,6 | 25,8 | 35,2 |
| Uganda | UGA | 37,0 | 5,8 | 40,3 | 28,0 | 43,7 |
| Ukraine | UKR | 45,5 | 6,0 | 44,5 | 34,9 | 55,7 |
| Ungarn | HUN | 23,5 | 3,5 | 22,6 | 18,9 | 30,1 |
| Uruguay | URY | 43,0 | 3,9 | 43,4 | 36,3 | 48,4 |
| Venezuela | VEN | 34,3 | 3,0 | 35,4 | 28,7 | 38,3 |
| Vereinigte Arab. Emirate | ARE | 25,7 | 3,3 | 26,1 | 20,7 | 30,4 |
| Vereinigte Staaten | USA | 7,6 | 1,0 | 7,8 | 5,7 | 9,5 |
| Vereinigtes Königreich | GBR | 10,5 | 1,1 | 10,6 | 8,7 | 12,7 |
| Vietnam | VNM | 17,8 | 2,6 | 18,7 | 12,5 | 21,3 |
| Zentralafrikanische Rep. | CAF | 38,2 | 3,0 | 38,8 | 32,8 | 43,0 |
| Zypern | CYP | 28,2 | 2,9 | 27,5 | 23,1 | 34,5 |
Quelle: Medina und Schneider 2019
© 2021 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston
Artikel in diesem Heft
- Frontmatter
- Frontmatter
- Editorial
- Wirtschaftspolitik für die kommende Legislaturperiode
- Unsere Welt in Zahlen
- Einnahmen des öffentlich-rechtlichen Rundfunks aus nicht-kommerziellen Quellen
- Aus aktuellem Anlass
- Nachhaltiges Wirtschaften, nachhaltig finanziert: Herausforderungen für die Politik in den 2020er Jahren
- Mehrheitsfähige und wohlfahrtssteigernde Reformen des deutschen Steuer- und Transfersystems: Von Entzugsraten, Mittelstands- und Wohlstandsbäuchen
- Moderne Klimapolitik und nachhaltiges Wachstum
- Herausforderungen für die Außenwirtschaftspolitik und die Wirtschaftspolitik im Inland
- Die Mittelstandspolitik nach Corona – für eine nachhaltige Zukunft
- Betriebliche Mitbestimmung und Gesamtwirtschaft
- Wissenschaft im Überblick
- Mehr Licht im Schatten? Neuere Ergebnisse über die Schattenwirtschaft
- Das Gespräch
- „Langfristigkeit ist in der Klimapolitik das A und O“
- Beitrag aus der Forschung
- Marktdesign für eine resiliente Impfstoff-produktion
- Nachrufe
- Juergen B. Donges – Außenwirtschaftler, Ordnungspolitiker, Re-Regulierer
Artikel in diesem Heft
- Frontmatter
- Frontmatter
- Editorial
- Wirtschaftspolitik für die kommende Legislaturperiode
- Unsere Welt in Zahlen
- Einnahmen des öffentlich-rechtlichen Rundfunks aus nicht-kommerziellen Quellen
- Aus aktuellem Anlass
- Nachhaltiges Wirtschaften, nachhaltig finanziert: Herausforderungen für die Politik in den 2020er Jahren
- Mehrheitsfähige und wohlfahrtssteigernde Reformen des deutschen Steuer- und Transfersystems: Von Entzugsraten, Mittelstands- und Wohlstandsbäuchen
- Moderne Klimapolitik und nachhaltiges Wachstum
- Herausforderungen für die Außenwirtschaftspolitik und die Wirtschaftspolitik im Inland
- Die Mittelstandspolitik nach Corona – für eine nachhaltige Zukunft
- Betriebliche Mitbestimmung und Gesamtwirtschaft
- Wissenschaft im Überblick
- Mehr Licht im Schatten? Neuere Ergebnisse über die Schattenwirtschaft
- Das Gespräch
- „Langfristigkeit ist in der Klimapolitik das A und O“
- Beitrag aus der Forschung
- Marktdesign für eine resiliente Impfstoff-produktion
- Nachrufe
- Juergen B. Donges – Außenwirtschaftler, Ordnungspolitiker, Re-Regulierer
